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BrushEdit概述简介
BrushEdit是腾讯、北京大学、香港中文大学及清华大学联合推出的先进图像编辑框架,是BrushNet模型的高级迭代版本。框架结合多模态大型语言大模型(MLLMs)和双分支图像修复模型,实现基于指令引导的图像编辑和修复,支持用户用自然语言指令进行自由形式的、多轮交互式的编辑操作。BrushEdit能处理添加、移除物体等大幅度修改,同时保持背景的连贯性和编辑效果的自然性,显著提升图像编辑的灵活性和用户体验。
BrushEdit的功能特色
指令引导的图像编辑:用户用自然语言指令指导图像编辑任务,如添加、删除或修改图像中的物体。
多轮交互式编辑:支持用户在编辑过程中进行多轮交互,逐步调整和完善编辑结果。
自由形式掩码编辑:用户自由绘制掩码指定编辑区域,无需精确的分割工具。
背景和前景处理:框架能区分编辑区域(前景)和非编辑区域(背景),确保编辑操作不影响图像的非目标部分。
图像修复:自动填充和修复图像中的缺失或指定区域,如去除不需要的物体或填补空洞。
BrushEdit的技术原理
多模态大型语言大模型(MLLMs):用预训练的MLLMs解析用户的自由形式编辑指令,识别编辑类型和目标对象。
双分支图像修复模型:框架用双分支架构,一个分支负责处理掩码区域的图像生成,另一个分支处理未掩码区域的背景信息。
代理协作框架:基于代理(代理指导者和代理指挥者)之间的协作,实现编辑类别分类、主要对象识别、掩码获取和编辑区域修复。
特征融合:将用户指令和掩码信息融合到图像修复模型中,指导模型在掩码区域内生成与指令相符的内容。
零卷积层和特征插入:用零卷积层将冻结的预训练模型与可训练的BrushEdit模型连接,减轻早期训练阶段的噪声,逐层集成特征实现精细的控制。
混合微调策略:结合随机掩码和分割掩码的微调策略,让模型处理多种掩码任务,不受特定掩码类型限制。
BrushEdit项目介绍
项目官网:liyaowei-stu.github.io/project/BrushEdit
GitHub仓库:https://github.com/TencentARC/BrushEdit
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/TencentARC/BrushEdit
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.10316
BrushEdit能做什么?
内容创作与编辑:艺术家和设计师进行创意图像编辑,快速实现复杂的视觉效果和艺术创作。
媒体和娱乐:在电影和视频制作中,修复老旧或损坏的影像资料,或在后期制作中移除不需要的元素。
广告和营销:广告制作人快速更改广告图像中的产品或背景,适应不同的营销策略。
社交媒体:用户在社交媒体上分享编辑过的图片,如节日装饰、虚拟试穿服装等。
电子商务:电商平台编辑产品图片,如更换产品背景、调整产品颜色或添加促销标签。
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